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アイテム
深層ボルツマンマシンにおける学習アルゴリズムの改良
https://ipsj.ixsq.nii.ac.jp/records/214696
https://ipsj.ixsq.nii.ac.jp/records/21469678c76594-70a1-4341-b46f-fc128719da82
| 名前 / ファイル | ライセンス | アクション |
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IPSJ-Z83-2J-02.pdf (280.7 kB)
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Copyright (c) 2021 by the Information Processing Society of Japan
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| Item type | National Convention(1) | |||||||||
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| 公開日 | 2021-03-04 | |||||||||
| タイトル | ||||||||||
| タイトル | 深層ボルツマンマシンにおける学習アルゴリズムの改良 | |||||||||
| 言語 | ||||||||||
| 言語 | jpn | |||||||||
| キーワード | ||||||||||
| 主題Scheme | Other | |||||||||
| 主題 | ソフトウェア科学・工学 | |||||||||
| 資源タイプ | ||||||||||
| 資源タイプ識別子 | http://purl.org/coar/resource_type/c_5794 | |||||||||
| 資源タイプ | conference paper | |||||||||
| 著者所属 | ||||||||||
| 山形大 | ||||||||||
| 著者所属 | ||||||||||
| 山形大 | ||||||||||
| 著者名 |
勝亦, 利宗
× 勝亦, 利宗
× 安田, 宗樹
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| 論文抄録 | ||||||||||
| 内容記述タイプ | Other | |||||||||
| 内容記述 | ディープボルツマンマシン(DBM)は確率的な深層学習モデルである。DBMの最尤学習（ファイン・チューニング）にはDBMの変数に関する期待値計算が必要となるが、期待値の厳密計算には指数時間の計算量がかかってしまうため、期待値を何らかの方法で近似しながら学習する必要がある。しかしながら、DBMの学習の性能向上を目的とした研究は少ない。そこで本講演では、モデルの空間情報を考慮した近似手法である空間モンテカルロ積分(SMCI)法をDBMに適用した学習法を提案する。SMCI法は従来法よりも厳密値に近い期待値の近似を可能とし、従来法よりも高精度の学習を行うことを可能とする。 | |||||||||
| 書誌レコードID | ||||||||||
| 収録物識別子タイプ | NCID | |||||||||
| 収録物識別子 | AN00349328 | |||||||||
| 書誌情報 |
第83回全国大会講演論文集 巻 2021, 号 1, p. 173-174, 発行日 2021-03-04 |
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| 出版者 | ||||||||||
| 言語 | ja | |||||||||
| 出版者 | 情報処理学会 | |||||||||
